La importancia de la diversidad en la analítica

No es fácil desarrollar una IA perfecta. Pese a que la mayoría de los científicos de datos son lo bastante inteligentes para evitar crear modelos con un sesgo explícito (por ejemplo, modelos que incluyan variables protegidas como edad, género o raza), muchos desconocen otros tipos de sesgos que se ocultan con más sutileza en los datos y que sólo los expertos más talentosos pueden descubrir.

Por otra parte, los científicos de datos que utilizan la “caja negra” de IA o técnicas de aprendizaje automático sin herramientas explicativas adecuadas, pueden no saber ni entender el patrón sesgado de los resultados que sus nuevos modelos pueden generar —resultados que pueden tener consecuencias negativas no sólo para su propia organización, sino también para los consumidores y la sociedad—.

En FICO, analizamos el desarrollo de los modelos desde varios ángulos para asegurar que nuestros modelos predictivos y nuestras soluciones en la nube produzcan resultados que no sólo sean precisos, sino también justos e incluyentes. Nos enfocamos en la respuesta del uso de la IA, examinamos el desarrollo de datos, inventamos nuevos métodos explicativos y entendemos cómo se utilizarán nuestros modelos en la práctica. Además, conocemos los ámbitos regulatorios dentro de los cuales trabajan nuestros clientes y hemos colaborado con los reguladores durante décadas para promover el uso ético y justo de la analítica avanzada.

Este enfoque multifacético en torno a la IA, el aprendizaje automático y la analítica avanzada requiere una manera de pensar diferente. Para el Día Internacional de la Mujer 2020, hemos creado este video, en el cual algunas de nuestras líderes alrededor del mundo hablan sobre la importancia de la diversidad en la analítica.